将人工智能,机器学习和深度学习方法集成到受污染地点的修复中:一篇评论

科学领域:

• 环境科学与工程环境科学与工程
• 数据科学和人工智能数据科学和人工智能

背景情况:

• 世界各地的污染场所对环境和人类健康构成重大风险.
• 传统的现场整治复杂,需要大量采样,并面临污染物和现场属性的不确定性.
• 目前的数据管理和分析方法往往不足,导致效率低下的修复过程.

研究的目的:

• 对AI,ML和DL在受污染现场修复中的整合进行全面的文献审查.
• 探索AI/ML/DL工具如何解决现场特征,修复技术选择和决策方面的挑战.

主要方法:

• 对现场整治应用的新兴和现有的AI/ML/DL技术进行了全面的文献审查.
• 分析机器学习/深度学习预测模型如何增强对污染模式的理解.
• 检查AI/ML/DL算法以优化补救策略,包括数据分析,场景模拟和参数优化.

主要成果:

• 机器学习/深度学习模型可以通过改善污染模式的理解来减少对广泛土壤和地下水采样的需求.
• 通过历史数据分析和场景模拟,AI/ML/DL算法有助于识别最佳修复策略.
• 基于人工智能的工具增强了受污染现场管理中的决策过程.

结论:

• 人工智能,ML和DL提供了强大的工具,通过提高效率和有效性来彻底改变受污染现场的整治.
• 这些技术的整合,在开放数据政策和数据整合的支持下,可以大大推进环境清洁工作.
• 人工智能/ML/DL采用承诺更彻底的网站理解和优化整治规划.